Marcus Hutter
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Múnich (Alemania Occidental)
| Marcus Hutter | ||
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| Información personal | ||
| Nacimiento |
1967 Múnich (Alemania Occidental) | |
| Nacionalidad | Alemana y australiana | |
| Educación | ||
| Educado en | ||
| Supervisor doctoral | Harald Fritzsch | |
| Información profesional | ||
| Ocupación | Informático teórico, profesor universitario, físico e investigador de la inteligencia artificial | |
| Área | Inteligencia artificial | |
| Empleador |
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| Sitio web | www.hutter1.net | |
Marcus Hutter (nacido el 14 de abril de 1967 en Múnich) es un científico senior de DeepMind que investiga los fundamentos matemáticos de la inteligencia artificial general.[1] Está de licencia de su cátedra en la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación ANU de la Universidad Nacional de Australia en Canberra, Australia.[2] Hutter estudió física e informática en la Universidad Técnica de Munich.En 2000 se unió al grupo de Jürgen Schmidhuber en el Istituto Dalle Molle di Studi sull'Intelligenza Artificiale (Instituto Dalle Molle para la Investigación de Inteligencia Artificial) en Manno, Suiza.[cita requerida] Con otros, desarrolló una teoría matemática de la inteligencia artificial general.Su libro Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based on Algorithmic Probability fue publicado por Springer en 2005.[3]
En 2002, Hutter, con Jürgen Schmidhuber y Shane Legg, desarrollaron y publicaron una teoría matemática de la inteligencia artificial general, AIXI, basada en agentes inteligentes idealizados y aprendizaje reforzado motivado por recompensas.[4][5]: 399 En 2005, Hutter y Legg publicaron una prueba de inteligencia para dispositivos de inteligencia artificial.[6]En 2009, Hutter desarrolló y publicó la teoría del aprendizaje por refuerzo de funciones.[7]En 2014, Lattimore y Hutter publicaron una extensión asintóticamente óptima del agente AIXI.[8]
